Interventions to improve resilience in physicians who have completed training: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resilience is a contextual phenomenon where a complex and dynamic interplay exists between individual, environmental, and socio-cultural factors. With growing interest in enhancing resilience in physicians, given their high risk for experiencing prolonged or intense stress, effective strategies are necessary to improve resilience and reduce negative outcomes including burnout. The objective of this review was to identify effective interventions to improve resilience in physicians who have completed training, working in any setting. METHODS AND FINDINGS: We included randomized controlled trials (RCT), and observational studies (including pilot studies) published in English, French, and Spanish that included an intervention to improve resilience in physicians who have completed training. We included studies that implemented interventions to reduce burnout, anxiety, and depression or to improve empathy to ultimately enhance resilience, rather than studies designed solely to reduce stress or trauma-induced stress. We performed a systematic search of Medline, EMBASE, PsychInfo, CINAHL and Cochrane Library with no publication year limit. The last search was conducted on March 29, 2017. We used random effect models to calculate pooled standardized mean differences. Resilience was the primary outcome measure using validated resilience scores. Secondary outcome measures included proxy measures of resilience such as burnout, empathy, anxiety and depression. Our search strategy identified 7,579 records;74 met the criteria for full-text review. Seventeen studies were included in the final review published between 1998 and 2016 of which 9 (4 RCT, 5 observational) had physician data extractable. Interventions varied greatly regarding their approach, duration, and follow-up. Two RCTs measured resilience using validated scales; both found a significant improvement. No meta-analysis for resilience was conducted due to the presence of high clinical and methodological heterogeneity. CONCLUSIONS: Our systematic review demonstrates that there is weak evidence to support one intervention over another to improve resilience in physicians who have completed training. The quality of evidence for the outcomes ranged from very low to low. There is a need for a consensus on the definition of resilience and how it is measured. Longer follow-up is required to ensure any intervention effects are sustained over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».